Modélisation hautes fréquences des machines synchrones à aimants, Application à la détection précoce des défauts inter-spires et des défauts de désaimantation

L’électrification des groupes motopropulseurs dans le domaine du transport est une tendance forte actuellement. Les machines synchrones à aimants permanents (MSAP) sont souvent utilisées dans ce type d’application en raison de leur conception compacte et de leur haute efficacité énergétique. Dans ce contexte, la thèse proposée s’intéresse à la détection des défauts dans les MSAP dès leur première phase d’apparition afin de planifier le temps de maintenance, de réduire les coûts de réparation et d’augmenter la disponibilité. La présence de défauts influence également l’efficacité des machines, ainsi la détection précoce aide à réduire les pertes d’énergies et à augmenter le rendement sur cycle des systèmes de conversion d’énergie embarqués. Deux défauts parmi les plus critiques dans les machines électriques sont la rupture d’isolation entre deux spires de l’enroulement du stator et la perte du niveau de magnétisation au rotor. La thèse proposée s’intéresse à la détection précoce de ces deux types de défauts en se basant sur le comportement en hautes fréquences (HF) de ces machines vis à vis d’une excitation HF. L’intérêt de cette étude est de tenir compte des déséquilibres introduits par l’apparition des défauts afin de détecter leurs présences le plus tôt possible. Pour aboutir à ces objectifs, cette proposition de thèse nécessite de relever plusieurs défis. Le premier est de développer des modèles expérimentaux stator/rotor qui soient représentatifs du comportement d’une MSAP suite à une excitation HF. Le deuxième est de développer des méthodes de diagnostic, associées aux modèles développés, capables de différencier un état de défaut d’un état normal du système en fonction des conditions de fonctionnement. Le troisième défi est de valider expérimentalement les méthodes de détection de défauts sur un banc d’essai en utilisant des injections de signaux hautes fréquences. 

Mots clefs: Modélisation de machines électriques, diagnostic, suivi de vieillissement, détection de défaut, défauts naissants, défauts précoces, défaut inter-spires, défaut de désaimantation, excitation haute fréquence.

• Directeur de thèse    Professeur, MEIBODY- TABAR Farid, Laboratoire d’Energie et de Mécanique Théorique et Appliquée (LEMTA)
• Ecole doctorale    Chimie – Mécanique – Matériaux - Physique (C2MP) http://doctorat.univ-lorraine.fr/fr/les-ecoles-doctorales/c2mp/presentation 
• Encadrant IFPEN    Dr. Ingénieur, HAJE OBEID Najla, Ingénieur R&D Contrôle Commande et Diagnostic, département systèmes électrifiés najla.haje-obeid@ifpen.fr
• Localisation du doctorant    IFP Energies nouvelles, Rueil-Malmaison, France
• Durée et date de début    3 ans, début au plus tôt le 1er septembre 2021
• Employeur    IFP Energies nouvelles, Rueil-Malmaison, France
• Qualifications    Master 2 ou diplôme d’ingénieur, spécialité en génie électrique
• Connaissances linguistique    Bonne maîtrise du français ou de l’anglais
• Autres qualifications    Fortes connaissances en électromagnétique, modélisation des machines électriques et en automatique/ traitements de signal